مقاله‌ی زیر به همراه خلاصه آن در وب‌سایت ویکیپدیا آمده است. موضوع آن را مشخص کنید

مقاله: واحدهای یکسو شده‌ی خطی می‌توانند تعمیم داده شوند تا شامل یک نویز گاوسی باشد.، با داشتن واحدهای یکسو شده‌ی نویز دار در ماشین‌های محدود شده‌ی بلتزمن با موفقیت نسبی برای وظیفه‌های بینایی کامپیوتر استفاده شده‌اند. این واحدها یک شیب نا صفر را در هنگامی‌که واحد فعال نیست عبور می‌دهند. واحد یکسو شده‌ی پارامتردار این ایده را با در نظر گرفتن ضریب نشت به عنوان یک پارامتر قابل یادگیری همراه بقیه‌ی پارامترهای شبکه‌های عصبی کامل‌تر می‌کنند. توجه شود که برای، عبارت بالا معادل است با و از این رو با شبکه‌های مکس‌اوت ربط دارند. واحدهای نمایی خطی سعی می‌کنند میانگین فعال‌بودن‌ها را به صفر نزدیک کنند که باعث سرعت بخشیدن به فرایند یادگیری می‌شود. نشان داده‌شده که واحدهای نمایی خطی می‌توانند دقت دسته‌بندی بالاتری را نسبت به واحدهای یکسوسازی خطی به دست آورند. یگ پارامتر خارجی است که باید تنظیم شود و شرط باید بر قرار باشد. همخوانی با زیست‌شناسی: یک‌طرفه، درمقایسه‌ی با تابع پادمتقارن تانژانت هذلولولی فعال بودن پراکنده: برای مثال، در یک شبکه‌ی راه‌اندازی شده به صورت تصادفی تنها ۵۰ ٪ واحدهای پنهان فعالیت دارند (خروجی غیر صفر دارند). انتشار مشتق بهینه: عدم وجود مشکل گرادیان محو شونده. محاسبه‌ی سریع: تنها مقایسه، جمع و ضرب. مستقل از مقیاس: برای اولین بار در ۲۰۱۱، نشان داده شد استفاده‌ی یکسوساز به عنوان یک مؤلفه‌ی غیرخطی اجازه می‌دهد که شبکه‌های عمیق با نظارت بدون نیاز به پیش‌تعلیم بی‌نظارت تعلیم داده شوند. واحدهای یکسوسازی شده‌ی خطی درمقایسه با تابع سیگموئید یا توابع فعال‌سازی مشابه، تعلیم سریع‌تر و بهینه‌تر معماری‌های عمیق را بر روی مجموعه‌داده‌های بزرگ و پیچیده اجازه می‌دهند. مشتق‌ناپذیر در صفر: گرچه در هر نقطه‌ی دیگر مشتق‌پذیر است، شامل نقاط مخالف ولی نزدیک به صفر. مرکز غیر صفر. بدون کران. مشکل مرگ واحدهای یکسوساز خطی: عصب‌های یکسوساز ممکن است به یک وضعیت که در آن به ازای تمام ورودی‌ها غیر فعال باشند سوق داده شوند. در این حالت، هیچ مشتقی به سمت عقب عصب جریان پیدا نمی‌کند و به همین دلیل عصب به صورت دائم در یک وضعیت غیر فعال گیر می‌کند و به اصطلاح می‌میرد. در بعضی از موارد، تعداد زیادی از عصب‌ها در یک شبکه می‌توانند در این وضعیت گیر کنند و به صورتی مؤثری توانایی مدل را کاهش دهند. این مشکل در حالتی که ضریب …
خلاصه: در چاچوب شبکه عصبی مصنوعی، یکسوساز یک تابع فعال‌سازی که به صورتتعریف شده که در آن x ورودی یک نورون است. این تابع به تابع شیب نیز شناخته می‌شود و قابل‌مقایسه با یکسوساز نیم‌موج در مهندسی برق است. در سال ۲۰۰۰ در مقاله‌ای در نیچر این تابع فعال‌سازی با انگیزه‌های زیست‌شناسی و توجیه ریاضی قوی توسط هانلوزر و همکاران ارائه شد. این تابع در شبکه‌های عصبی پیچشی به صورت بهینه‌تری نسبت به تابع لجستیک سیگموئید (که بر اساس نظریه احتمالات الهام گرفته شده‌است. برای اطلاعات بیشتر به رگرسیون لجستیک مراجعه شود) و تابع مشابه ولی کاربردی‌تر تانژانت هذلولوی استفاده شده‌است. یکسوساز از سال ۲۰۱۵ پرطرفدارترین تابع فعال‌سازی برای شبکه‌های عمیق است. 
موضوع:
یکسوساز (شبکه عصبی)